O dato axuda a optimizar e automatizar procesos, permite novos modelos de negocio e servizos e mellora a toma de decisións e permitíndovos ás empresas ser máis competitivas. Así que en R organizamos unha serie de talleres prácticos dedicados integramente ao Data Analysis nas súas diferentes vertentes: aplicación da Intelixencia Artificial, ánalise e infraestrutura.
O dato é un activo clave en empresas de todos os sectores e tamaños, pero non é tarefa fácil recompilalo, analizalo nin, en resumo, tirarlle todo o partido. En R queremos axudarvos, e para iso celebramos os nosos Talleres do dato. Foron encontros exclusivos impartidos polos nosos expertos en analítica de datos e IA, con carácter fundamentalmente práctico, e dirixidos a profesionais e directivos/as de pemes e grandes empresas.
Primeiro Taller do dato: como obter valor aplicando a Intelixencia Artificial
No primeiro taller sobre o dato analizouse como obter valor dos datos aplicando a Intelixencia Artificial. Hai tantas contornas como empresas, polo que cada proceso ou máquina xera e almacena un tipo de datos diferente. A IA axuda a organizalos e tirarlles o máximo partido pero, para iso, resulta fundamental definir o contexto, as necesidades e analizar a produción.
A partir de aí, un paso necesario é configurar un Data Warehouse corporativo con toda a información consolidada. Falamos dun sistema que pon a información ao dispor de todos dunha maneira sinxela, rápida e adaptada ás necesidades concretas de cada empresa.
En organizacións máis grandes, a mellor opción é un Datalake, con datos de máis tipos como non estruturados. Coa axuda da IA, avánzase cara a proxectos con ciencia de datos baseados na predición, mesmo os menos habituais, malia ser os que máis valor lle achegan actualmente á contorna industrial.
En todo caso, de cara a emprender unha estratexia para toda a empresa, convén empezar polo goberno do dato e facer unha consultoría polo miúdo de todos os datos dispoñibles na empresa: orixe, usos, visualización, analítica, potencial de uso...
Segundo Taller do dato: infraestrutura e casos prácticos
Na segunda sesión centrámonos xa en casos prácticos relacionados coa despregadura de proxectos de analítica e Intelixencia Artificial. O obxectivo é contar cunha base para a explotación áxil e con éxito dos datos, así que se analizaron infraestruturas, arquitecturas e estratexias en contornas de cloud pública e privada.
Por exemplo, relatouse como realizar a automatización da inxesta de calquera fonte, mesmo en tempo real. En canto ao almacenamento, como se configura un DataLake confiable (escritura) ou se crean os DataMarts (lectura).
Terceiro Taller do Dato: como aplicar na túa empresa a Intelixencia Artificial Xenerativa
Pechamos o ciclo de talleres do dato aterrando as aplicacións da IAG (intelixencia Artificial Xenerativa) como ferramentas para liberar ás empresas de tarefas repetitivas e sinxelas, que lles axuden tamén a centrarse en tarefas máis complexas e produtivas:
- Atención ao cliente: Os chatbots impulsados por IA xenerativa poden proporcionar soporte ao cliente 24/7, respondendo a preguntas frecuentes e liberando ao teu equipo para que se ocupe de consultas máis complexas.
- Xeración de contido: A IA xenerativa pode ser utilizada para xerar contido como publicacións de blog, descricións de produtos, correos electrónicos de márketing e máis. Isto pode aforrar tempo e permitir ao teu equipo centrarse en tarefas máis estratéxicas.
- Personalización: A IA xenerativa pode ser utilizada para personalizar a experiencia do cliente, xerando recomendacións de produtos baseadas no comportamento pasado do usuario.
- Deseño de produtos: As ferramentas de IA xenerativa poden axudar a xerar ideas para novos produtos ou mellorar os existentes, baseándose en patróns e tendencias que aprenderon de grandes cantidades de datos.
Escenarios reais e beneficios para as empresas
Nestes talleres mostrámosvos escenarios nos que se viu toda a tecnoloxía arredor do dato, como se relaciona e que beneficios vos pode achegar ás empresas dende o primeiro momento. En particular, dende a inxesta de fontes, ‘anonimización’ e utilizando diferentes almacenamentos pensados para a análise, o goberno do dato e a súa explotación.
Ademais, fixémolo expondo diferentes casos de uso, como é a integración de fontes externas (ex.: RRSS e conversacións), para aplicar a Intelixencia Artificial Xenerativa (Modelos de Linguaxe Natural). Para este caso de uso concreto expomos unha hibridación con HyperScalares. Tamén expuxemos a hibridación entre ecosistemas e stacks tecnolóxicos, como é o exemplo de Mileva con Snowflake (cloud datawarehouse) e DataRobot (AutoML).
Ao igual que analizar como preparar a información e establecer os fluxos e conexión ao cloud. A nosa plataforma Mileva permite ter o control da información e planificar e automatizar cargas utilizando a ferramenta de AutoML DataRobot. E sempre resulta indispensable establecer un goberno dos datos que garanta a calidade, o acceso e a seguridade.
Se queres saber máis sobre as nosas solucións tecnolóxicas para empresas, subscríbete ao noso boletín ou contacta co teu asesor persoal ou co noso equipo da área comercial empresas a través do seguinte formulario. E para estar ao día das últimas noticias séguenos en LinkedIn.